EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

15.1面向对象程序设计的基本概念 面向对象技术(Object-Oriented- echnology)是在80 年代末出现的,它是为了适应开发和维护复杂应用软件 的需要,为解决软件危机而诞生的。面向对象的程序设 计方法是继结构化程序设计方法之后的一种新的程序方法。在面向对象的程序设计中,通过对象来表示事物, 用对象(Object)与对象间消息的传递来表现事物间的联系;用对象的方法实现对对象的操作

第一节 概述 第二节 霉菌及其毒素对食品的污染 第三节 N-亚硝基化合物、多环芳烃化合物对食品的污染 第四节 农药（Pesticide）对食品的污染 第五节 兽药及其化学控制物质对食品的污染 第六节 工业“三废”对食品的污染 第七节 放射性物质对食品的污染 第八节 二恶英（dioxin）对食品的污染 第九节 食品包装材料对食品的污染 第十节 食品添加剂对食品的污染

第7章ASP对象 7.1对象的概念 7.2 Response对象 7.3 Request对象 7.4 Application对象 7.5 Session对象 7.6 Server对象 7.7 ObjectContext对象

聚类分析( Cluster Analysis)是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的 多元分析技术的总称分类问题是各个学科领域都普遍存在的问题,例如人口学 中研究人口生育分类模式、人口死亡分类模式;医学中对各种精神病特征的分 析;市场营销学中进行市场分层、确定目标市场等等,这些都需要对研究对象 进行分类。聚类分析是应用最广泛的分类技术,它把性质相近的个体归为一类 使得同一类中的个体具有高度的同质性,不同类之间的个体具有高度的异质 聚类分析的大部分应用都属于探测性研究,最终结果是产生研究对象的分 类,通过对数据的分类研究还能产生假设。聚类分析也能用于证实性目的,对于 通过其他方法确定的数据分类,可以应用聚类分析进行检验

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

物流系统评价的对象 ：物流系统评价不仅仅在选择实施之前对物流系统 方案进行评价，而且还对实施过程中的方案进行跟踪评价、对实施完成 后的物流系统进行回顾评价、对已投入运行的物流系统进行运行现状评 价。在实施之前．对各物流系统方案进行评价就是要对物流系统方案实 施后可能产生的后果和影响进行评价，对后果和影响产生的可能性进行 评价以及对各方面后果和影响及其可能性进行综合评价

◼ 数据抽象与封装概述 ◼ 面向对象程序设计概述 ◼ 对象和类 ◼ 对象的访问控制 ◼ 对象的初始化和消亡前处理 ◼ 对常量对象的访问：常（const）成员 ◼ 同类对象间的数据共享：静态（static）成员 ◼ 提高对对象私有数据的访问效率：友元（friend） ◼ 类作为模块

◼ 数据抽象与封装概述 ◼ 面向对象程序设计概述 ◼ 对象和类 ◼ 对象的访问控制 ◼ 对象的初始化和消亡前处理 ◼ 对常量对象的访问：常（const）成员 ◼ 同类对象间的数据共享：静态（static）成员 ◼ 提高对对象私有数据的访问效率：友元（friend） ◼ 类作为模块

对含磷高强IF钢中MnS夹杂物控制进行了分析。通过对含磷高强IF钢中添加稀土进行对比试验，借助扫描电镜等设备对铸坯1/8、1/2、7/8厚度方向的试样以及热轧、冷轧、连退工序的带钢试样进行了夹杂物统计及二维形貌的观测对比，并对铸坯试样中小样电解的夹杂物及轧制各工序试样中原貌提取的夹杂物进行三维形貌的观测对比。结果表明：铸坯中心MnS夹杂物数量分布明显大于铸坯近表面，稀土的加入，先与钢中S相结合，并在凝固过程中较MnS提前析出，生成了小尺寸的球状夹杂物，可明显降低铸坯各位置MnS夹杂物的尺寸及数量；未加稀土钢在带钢轧制各工序中MnS夹杂物尺寸为10 μm左右，且具有遗传性，在轧制过程中压延变长，但没有碎化弥散。加入稀土后形成了S–O–Ce类夹杂物，形态呈球形，尺寸为2～5 μm，且独立弥散分布，不会对带钢组织连续性造成影响，有利于产品各相关性能